\documentclass[a4paper, 12pt]{article}
\usepackage[UTF8]{ctex}
\usepackage{color}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{float}

\setlength{\parindent}{0pt}

\begin{document}
  \title{实验报告4}
  \author{郑淑辉}
  \date{\today}
  \maketitle

  \pagenumbering{roman}
  \tableofcontents
  \newpage
  \pagenumbering{arabic}

  \section{markdown文件}
  \paragraph{markdown文件使用常见的语法，如标题、列表、引用、图片、链接等。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{1.png}
    \caption{markdown文件}
  \end{figure}

  \section{markdown文件实例}
  \paragraph{下面是一个markdown文件实例，展示了markdown文件画图时的常用语法。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{6.png}
    \caption{markdown文件实例}
  \end{figure}


  \section{journalctl}
  \paragraph{journalct命令用于查看系统日志。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{2.png}
    \caption{journalct命令}
  \end{figure}

  \section{打印颜色}
  \paragraph{在终端中打印多种颜色}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{3.png}
    \caption{打印颜色}
  \end{figure}

  \section{交互式记事本编程}
  \paragraph{交互式记事本可以帮助开发者进行与运行结果交互等探索性的编程。现在最受欢迎的交互式记事本环境大概是 Jupyter。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{4.png}
    \caption{交互式记事本编程图片}
  \end{figure}

  \section{验证pytorch安装成功}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{5.png}
    \caption{pytorch版hello world}
  \end{figure}

  \section{最常用的构建系统之一make}
  \paragraph{make命令是最常用的构建系统之一，它可以自动执行一系列命令，并根据依赖关系自动生成目标文件。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{7.png}
    \includegraphics[width=1\textwidth]{07.png}
    \caption{make命令}
  \end{figure}

  \section{pytorch生成矩阵}
  \paragraph{pytorch可以生成矩阵，并进行矩阵运算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{8.png}
    \caption{pytorch生成矩阵}
  \end{figure}

  \section{二维矩阵转置}
  \paragraph{pytorch可以进行矩阵转置，并进行矩阵转置运算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{15.png}
    \caption{二维矩阵转置}
  \end{figure}

  \section{计算矩阵的行列式}
  \paragraph{pytorch可以计算矩阵的行列式，并进行行列式运算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{16.png}
    \caption{计算矩阵的行列式}
  \end{figure}

  \section{运算}
  \paragraph{pytorch可以进行四则运算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{14.png}
    \caption{四则运算}
  \end{figure}

  \section{pytorch矩阵乘法}
  \paragraph{pytorch可以进行矩阵乘法，并进行矩阵乘法运算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{17.png}
    \caption{pytorch矩阵乘法}
  \end{figure}

  \section{pytorch求导}
  \paragraph{在PyTorch中，矩阵求导通常是指对张量（Tensor）进行自动微分。PyTorch提供了自动求导功能，可以方便地计算张量的梯度。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{9.png}
    \caption{pytorch求导}
  \end{figure}

  \section{pytorch梯度下降}
  \paragraph{PyTorch中的梯度下降是一种优化算法，用于更新神经网络的权重以最小化损失函数。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{10.png}
    \caption{pytorch梯度下降}
  \end{figure}

  \section{pytorch保存模型}
  \paragraph{这将把模型的参数保存到名为resnet18.pth的文件中,保存整个模型（包括结构）}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{11.png}
    \caption{pytorch保存模型}
  \end{figure}

  \section{pytorch加载模型}
  \paragraph{pytorch可以加载模型，并进行模型加载。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{12.png}
    \caption{pytorch加载模型}
  \end{figure}

  \section{搭载建议神经网络}
  \paragraph{搭载建议神经网络，可以帮助用户快速实现推荐系统。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{13.png}
    \caption{搭载建议神经网络}
  \end{figure}

  \section{torch.nn.MSELoss}
  \paragraph{torch.nn.MSELoss类使用均方误差函数对损失值进行计算，定义类的对象时不用传入任何参数，但在使用实例时需要输入两个维度一样的参数方可进行计算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{18.png}
    \caption{torch.nn.MSELoss}
  \end{figure}

  \section{torch.nn.L1Loss}
  \paragraph{torch.nn.L1Loss类使用平均绝对误差函数对损失值进行计算，定义类的对象时不用传入任何参数，但在使用实例时需要输入两个维度一样的参数方可进行计算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{19.png}
    \caption{torch.nn.L1Loss}
  \end{figure}

  \section{ torch.nn.CrossEntropyLoss}
  \paragraph{torch.nn.CrossEntropyLoss类使用交叉熵函数对损失值进行计算，定义类的对象时需要传入一个参数，该参数为类别数，在使用实例时需要输入两个维度一样的参数方可进行计算。}
  \begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{20.png}
    \caption{torch.nn.CrossEntropyLoss}
  \end{figure}

  \paragraph{gitee地址 https://gitee.com/zsh13752/gitcode}

\end{document}